Descrição da vaga
ANALISTA DE PREVENÇÃO A FRAUDES E DADOS
Principais responsabilidades
Atuar de forma proativa na identificação de indícios de fraude, irregularidades e desvios, por meio do cruzamento e análise de dados de diferentes fontes, como ponto eletrônico, folha de pagamento, monitoramento de veículos, compras, cadastro de fornecedores e movimentação de pacotes;
Elaborar e acompanhar indicadores mensais da área, considerando volume e natureza dos casos, unidades envolvidas, resultados obtidos, prazo médio de conclusão, valores recuperados ou prejuízos evitados e percentual de implementação das correções dentro do prazo;
Analisar fluxos e registros de aprovação, avaliando o tempo de permanência em cada etapa e o prazo total de conclusão, com o objetivo de identificar atrasos, paralisações, desvios e exceções;
Realizar, por amostragem, o confronto de informações internas relacionadas a processos judiciais com registros disponíveis nos canais oficiais dos tribunais;
Acompanhar prazos processuais, recolhimento de preparo recursal e tempestividade na coleta de evidências;
Consolidar falhas relacionadas a normas, controles e processos, estruturando as informações para encaminhamento ao Departamento de Gestão de Riscos;
Apoiar a definição de responsáveis e prazos para implementação das ações corretivas;
Acompanhar os planos de ação decorrentes das análises até sua conclusão, verificando o cumprimento dos prazos e a efetividade das medidas implementadas;
Documentar metodologias, procedimentos e evidências utilizados nas análises, garantindo rastreabilidade, consistência e reprodutibilidade dos resultados, inclusive para eventual utilização em processos de investigação.
Requisitos e conhecimentos
Conhecimento em SQL, incluindo consultas, filtros e junções entre tabelas;
Excel avançado, com domínio de Power Query e funções de busca, tratamento e análise de dados;
Experiência com ferramentas de Business Intelligence (BI), preferencialmente Power BI;
Experiência com cruzamento e análise de bases de dados de diferentes origens;
Experiência na construção e acompanhamento de indicadores e KPIs;
Conhecimento em análise, tratamento, consolidação e validação de dados;
Capacidade analítica, organização e atenção aos detalhes.
Será considerado um diferencial
Conhecimento em Python ou R para tratamento e análise de dados;
Experiência com dados provenientes de sistemas de ponto eletrônico, folha de pagamento, telemetria e rastreamento, ERP, WMS e TMS;
Conhecimento sobre LGPD aplicado ao tratamento e cruzamento de informações;
Conhecimento em Lark, incluindo utilização do Base e extração de registros relacionados a fluxos de aprovação;
Certificações como Microsoft PL-300 - Power BI Data Analyst Associate, Google Data Analytics Professional Certificate, Tableau Desktop Specialist ou similares;
Certificação CFE (ACFE) ou CISA (ISACA);
Capacidade de realizar leitura e interpretação de documentação técnica em inglês.